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计算机视觉检测技术的QR码检测识别方法
本发明主要由计算机、数字摄像机、补光装置和声光提示装置组成,数字摄像机的视频信号输出给计算机,接受到视频传感器输入后计算机控制补光设备和声光提示设备,计算机内安装有QR码智能检测模块,通过循环读取扫描视频中的帧数据,检测其中的QR码图形,并提取和译码。
四川大学
2021-04-10
单件小批量五轴加工螺旋伞齿轮制造技术
王小椿教授开发的用于解决加工单件小批量螺伞的配套软件。该软件可以利用普通的立铣刀和角度铣刀在五轴联动加工中心上加工高质量的螺旋伞齿轮。采用该软件包加工的螺旋伞齿轮和采用Gleason制铣齿机加工的螺旋伞齿轮具有完全相同的齿面几何参数，保证了样机或维修后的设备与原设计具有完全的同一性。由于采用通用刀具，缩短了加工准备周期，减少了刀具的初次投入费用，降低了单件小批量螺旋伞齿轮的制造成本、缩短了制造周期。 本软件包包括齿坯设计/齿坯参数输入模块、干涉检验模块、承载能力计算模块、采用立铣刀的齿轮粗加工CAM模块、采用立铣刀的齿轮精加工CAM模块、采用角度铣刀的齿轮粗加工CAM模块、采用角度铣刀的齿轮精加工CAM模块和齿面接触分析模块（TCA），可以满足生产、产品开发和设备维修的需要。 主要应用范围： 该软件可以利用普通的立铣刀和角度铣刀在五轴联动加工中心上加工高质量的螺旋伞齿轮。
北京交通大学
2021-04-13
一种样品自适应的纯单轴拉伸加载装置
本实用新型涉及一种样品自适应的加载装置，尤其是一种样品自适应的纯单轴拉伸加载装置，包括 对称的两部分，每部分包括一个前端立柱、后端夹头，设置在前端立柱、后端夹头间的中部调节器组件， 以及固定实验试样的定位销。本实用新型具有如下优点：结构简单、操作方便、成本低，通过中部调节 器可使由于机器老化等原因导致的实验机拉杆不对中的现象得以改善，在拉伸过程中拉伸方向达到自适 应的效果，最终实现纯粹的单轴拉伸的受力情况。
武汉大学
2021-04-13
基于3D视觉自动控制食品检测机械结构
本实用新型提供了基于3D视觉自动控制食品检测机械结构，包括：防护装置、流水线、移动机构；防护装置呈矩形框架结构；流水线设置在防护装置的内部；移动机构设置在流水线的一侧；货台设置在移动机构的一侧；第一机械臂设置在移动机构的上侧，且第一机械臂与移动机构通过螺栓固定相连接；相机设置在流水线的一侧；第二机械臂设置在流水线的一侧；控制台设置在流水线的一侧；通过对现有装置的改进，该装置具有运行效率高，抓取范围大、不易出现漏检漏抓现象的优点，从而有效的解决了现有装置的问题和不足。
青岛农业大学
2021-04-13
高精度三轴加速度计产品工艺研发
已有样品/n针对产业界对MEMS 代工的迫切需求，微电子所科研人员以高精度三轴加速度计开发为牵引展开攻关，致力于在现有8 英寸硅工艺线上实现与CMOS 工艺兼容的通用MEMS 加工平台技术，成功开发出大深宽比MEMS 结构刻蚀、MEMS 与ASIC 晶圆堆叠、TSV 电学连接及晶圆级盖帽键合封装等关键工艺技术的量产，最终实现了TSV的ASIC 晶圆、MEMS 结构晶圆及盖帽晶圆的三层键合工艺，并顺利交付首款三轴加速度计产品。
中国科学院大学
2021-01-12
钛合金复杂梁框类构件五轴加工机床与工艺
北京工业大学
2021-04-14
一种基于自适应采样的实时视觉跟踪系统（技术）
成果简介：视觉跟踪是计算机视觉领域中备受关注的一个研究热点。它在智 能交通、人机交互、视频监控和军事等领域有着广泛的应用。在实际应用中， 视觉跟踪方法通常需要处理一些复杂的目标运动如运动突变和几何外观急 剧变化等情况，传统的跟踪技术无法满足跟踪要求。我们提出基于自适应 MCMC采样的方法，很好地解决了这一难题，为实际应用中复杂运动目标的跟踪提供了保障。 项目来源：自主研发。 技术领域：计算机应用技术，人工智能与模式识别。
北京理工大学
2021-04-14
面向车身环境感知及预警的高性价比智慧视觉系统
基于单颗 NXP 嵌入式芯片，研制一套可集成 4 至 8 路 高清视频输入的高性价比智慧视觉系统。该系统除了实现倒车影像、行车记录、环视全景成像等基本功能外，还将进一步基于深度学习算法，一体化集成车道偏离预警、前车碰撞预警、行人碰撞预警、盲区监测及变道辅助、驾驶行为监测等高级辅助驾驶功能，从而在不增加硬件成本的基础上，为客户提供高性价比的智慧视觉系统，实现各类型车辆的车身环境感知及预警。
中国科学技术大学
2021-04-14
中空轴三相混合式步进电动机
该项目的支撑课题为哈尔滨工业大学与日本东洋电机制造株式会社合作的国际合作项目。电机类型：三相混合式步进电动机 步距角：；额定电流：6A；最大静转矩：0.7kg·m；空载启动频率：500pps 中空轴三相混合式步进电动机与日本东洋电机株式会社原来使用的五相反应式步进电动机的性能对比如表1所示：
哈尔滨工业大学
2021-04-14
图像自动标注和模型训练技术在工业视觉中的应用
1. 痛点问题
工业视觉场景下普遍存在缺陷样本数量少、难采集，已有标注方案无法完全发挥样本数据效用等问题。在工业视觉应用场景中，产线整体生产良率均已达到相当水平，人工可识别的缺陷样本数量相对较少，且采集难度较大。制造生产环节对产线效率要求较高，模型训练难以实现精度与效率上的平衡。
2. 解决方案
本项目将最新的少样本学习、连续学习、模型压缩与优化技术，与工业场景中的缺陷检测需求深入结合，致力于工业视觉自主知识产权软硬件一体化装备研发。针对玻璃深加工与半导体晶圆宏观缺陷检测，本项目已完成工业视觉全流程视觉感知算法、人工智能算法研发平台、玻璃智能一体检测设备、晶圆宏观缺陷检测设备等智能设备的原理验证和装备试制，同时有多项智能设备在研。
本项目在玻璃与半导体缺陷检测中，基于图像自动标注方法完成少样本场景下的数据采集与标注，通过弱监督学习和连续学习方法完成有效模型构建，并针对长尾数据集设计模型训练和优化方法，实现高效工业视觉感知计算。针对工业视觉场景，本项目集成视觉感知算法能力，研发人工智能算法研发平台，该平台秉承低代码化、可视化等原则，打造包含数据采集与标注、算法训练与评估、模型压缩与优化、应用部署与管理的数据闭环。
合作需求
寻求浮法玻璃深加工、半导体加工与制造等行业企业合作。
清华大学
2021-12-23